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目前市场上，无论你是从事设备的调试、操作，还是维护，如果有丰富的经验，或认识一些专家级的朋友，很多情况下你都能够轻松应对。但是丰富的经验是需要n多年的实践积累与沉淀，而认识一些专家级的朋友，更是需要缘分。但对于刚刚进入运动控制领域 ，或刚接触这类的设备或控制系统来说，还是有相当大的难度。如何快速让这些“新手们”能够快速成长，是市场急需要解决的问题。

日常生活中，当人们碰到各种问题，遇到困难等寻求帮助时，在前几年，想到的是去找相关的APP，APP总能给你一些解决方案。但是这种场景正在发生变化，现在很多人想到的是去找AI，我认为最重要的原因是AI能够更好地满足人们的需求，大致有以下的特点：

• 一站式服务且很专业。AI不但能够给你提供一些解决方案，并且还能够对给出的答案，进行一些解释。

• 互动性强。针对AI给出的答案，你可以提出你自己的观点，并进一步地提问。同时，它能够根据你的持续提问，进行实时的更新答案。随着这种“互动”的不断深入，你得到的解决方案会很聚焦、很专业，同时你也能够从AI的回答中学到很多知识。

• AI的专业性的回答和互动的方式正是人们所需要的。在日常生活习，互动能够让人与人之间更近，让问题或答案变得更清晰。互动其实也是AI的算法想要的，通过人的海量的挑战式的提问，AI也在不断地学习和迭代，同时回答将会越来越准确，越来越专业。

运动控制应用场景的AI，虽有一些特殊性，但底层逻辑也类似。AI要想在工业领域的运动控制的应用场景中落地，必须有强大的非常专业的知识库，同时更需要与提问者之间进行频繁、有效的互动，我认为“专业性+有效的互动”是检验工业领域AI成功的最关键因素因素之一。

从我从事运动控制多年的经验来看，工业领域的运动控制AI，目前还是蓝海！我相信国内已有n多个公司已经开发或正在准备开发，但应该都遇到了很大的挑战。绝大多数公司都是投入巨大，但收获甚微，最重要的一个原因，应该是缺少强大的专业知识库！这是AI的本，没有讨价的余地。如果没有专业的基于应用场景的知识库，与使用者之间就会存在巨大的差距！这将导致很难落地，即使匆忙而强行落地，也很难有互动，因为不能解决用户关心的问题！

专业性代表有共同语言，能够快速拉近人与人之间的关系，其实也是相互信任的基础。要积累基于运动控制应用场景的专业知识库，难度相当大！因为工业领域涉及很多的行业，而每个行业又包含很多子行业，而每个子行业又涉及很多类的设备，而不同的设备，又会有不同的应用和功能。

以立式包装机为例分析专业性：

立式包装机属于包装行业，其子行业归于软包装机械，而立式包装机本身又分间隙式和连续式。间隙式立包机是通过色标定位功能保证精度，横封采用力矩控制保证横封的力，同时有夹料报警功能，各气缸动作及辅助输出则与主虚轴的位置相关联。而连续式立包机更多的是通过各种CAM曲线来完成拉膜、纵封、横封、追剪等功能，同时，对落料秤的控制也有一些不同。无论是间隙式还是连续式，如果要求的KPI不一样，控制系统的配置及控制过程也会有一些差别。

要想把基于立式包装机的AI做得专业，需要做好以下几个方面：

• 对设备的工艺的深度理解
• 设备的KPI、客户专注点、痛点。比如：有五包半功能，运行过程中更改速度、加热时间、横封闭合位置等
• 深度理解技术难点、关键点
• 标准的程序框架
• 功能及应用的解决方案的标准化
• 调试的智能化，减少现场调试、调机时间
• …

以上的内容，如果没有参与过调试，很难相信。所以，专业性的获得是需要大量有经验工程师的参与，这是一道很难跨越的门槛。

有效的互动是AI最显著的特点，走向成功的因素之一。互动能够让AI的算法持续迭代，更好的为提问者服务，也能够让提问者得到自己想要的答案。但互动一定是建立在专业性的回答基础之上，如果AI不够专业，答非所问，互动也就失去意义。但是如果只是强调其专业性，而互动不友好，AI算法就得不到很好的迭代，这样的专业将会非常局限。

我一直认为，基于运动控制应用场景的AI，在未来几年将是各自动化厂商，甚至大的OEM厂家的必争之地。因为它能颠覆现在的设备开发、调试、运营、维护的模式，极大的提高效率。专业性将是一个最大的挑战，同时我相信有创新思维的运动控制工程师的春天将会到来，因为他们的经验和创新思维，将能推动AI的专业性。

“专业性+有效的互动”是检验工业领域AI成功的最关键因素因素之一，AI要取得成功，应该从专业性和互动做起，这样的AI才能落地，才能更好地服务于广阔的市场。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

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70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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